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新(xin)华社北京2月23日电 新(xin)闻(wen)分析｜全球科研团队竞逐低成本AI模型研发新(xin)范式
新(xin)华社记者彭(peng)茜
美(mei)国斯坦福大学等机构研究团队近(jin)日宣布(bu)，在基座大模型基础上，仅耗费数十(shi)美(mei)元(yuan)就开发出相对成熟(shu)的推(tui)理模型。尽管(guan)其整(zheng)体(ti)性能尚无法比肩美(mei)国开放人工智能研究中心(xin)（OpenAI）开发的o1、中国深度求索公司的DeepSeek-R1等，但(dan)此类尝试意(yi)味着企业(ye)可以较(jiao)低成本研发出适合自(zi)身(shen)的AI应用(yong)，AI普惠性有望增强。同时，其所应用(yong)的“测试时扩展”技术或代表一条更可持续(xu)的AI研发路径。
低成本玩转高级推(tui)理
美(mei)国斯坦福大学和华盛顿大学研究团队近(jin)日宣布(bu)研发出名为s1的模型，在衡量数学和编码能力的测试中，可媲美(mei)o1和DeepSeek-R1等。研究团队称，训练租用(yong)所需的计算资源等成本只需约(yue)几十(shi)美(mei)元(yuan)。
s1的核心(xin)创新(xin)在于采用(yong)了“知识蒸(zheng)馏”技术和“预算强制”方法。“知识蒸(zheng)馏”好比把别(bie)人酿好的酒进一步提纯。该模型训练数据是基于谷歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸(zheng)馏”出的仅有1000个样本的小型数据集。
“预算强制”则使用(yong)了AI模型训练新(xin)方法——“测试时扩展”的实现方式。“测试时扩展”又(you)称“深度思考”，核心(xin)是在模型测试阶段，通(tong)过调整(zheng)计算资源分配，使模型更深入思考问题，提高推(tui)理能力和准确性。
“预算强制”通(tong)过强制提前结束或延长模型的思考过程，来影响模型的推(tui)理深度和最终答案(an)。s1对阿里云的通(tong)义千问开源模型进行微调，通(tong)过“预算强制”控制训练后(hou)的模型计算量，使用(yong)16个英伟达H100 GPU仅进行26分钟训练便达成目标(biao)。
美(mei)国加利福尼(ni)亚大学伯克利分校研究团队最近(jin)也开发出一款名为TinyZero的精简AI模型，称复刻了DeepSeek-R1 Zero在倒计时和乘法任务中的表现。该模型通(tong)过强化学习，实现了部分相当于30亿模型参数的大语(yu)言模型的自(zi)我思维验证和搜索能力。团队称项目训练成本不到30美(mei)元(yuan)。
“二次创造(zao)”增强AI普惠性
清华大学计算机系长聘副教授刘知远(yuan)接受记者采访时说，部分海外研究团队使用(yong)DeepSeek-R1、o1等高性能推(tui)理大模型来构建、筛选高质量长思维链数据集，再(zai)用(yong)这些数据集微调模型，可低成本快速获得高阶推(tui)理能力。
相关专家(jia)认为，这是AI研发的有益尝试，以“二次创造(zao)”方式构建模型增强了AI普惠性。但(dan)有三点值得注意(yi)：
首先，所谓“几十(shi)美(mei)元(yuan)的低成本”，并未纳入开发基座大模型的高昂成本。这就好比盖房子，只算了最后(hou)装修的钱(qian)，却没(mei)算买地、打地基的钱(qian)。AI智库“快思慢想(xiang)研究院”院长田丰告诉(su)记者，几十(shi)美(mei)元(yuan)成本只是最后(hou)一个环节的算力成本，并未计算基座模型的预训练成本、数据采集加工成本。
其次，“二次创造(zao)”构建的模型，整(zheng)体(ti)性能尚无法比肩成熟(shu)大模型。TinyZero仅在简单(dan)数学任务、编程及数学益智游戏等特定任务中有良好表现，但(dan)无法适用(yong)于更复杂、多样化的任务场(chang)景。而s1模型也只能通(tong)过精心(xin)挑选的训练数据，在特定测试集上超过早期版本o1 preview，而远(yuan)未超过o1正(zheng)式版或DeepSeek-R1。
最后(hou)，开发性能更优越的大模型，仍需强化学习技术。刘知远(yuan)说，就推(tui)动大模型能力边界而言，“知识蒸(zheng)馏”技术意(yi)义不大，未来仍需探索大规模强化学习技术，以持续(xu)激发大模型在思考、反思、探索等方面的能力。
AI模型未来如何进化
在2025年美(mei)国消(xiao)费电子展上，美(mei)国英伟达公司高管(guan)为AI的进化勾画了一条路线图：以智能水平(ping)为纵轴、以计算量为横轴，衡量AI模型的“规模定律”呈(cheng)现从“预训练扩展”、到“训练后(hou)扩展”，再(zai)到“测试时扩展”的演进。
“预训练扩展”堪称“大力出奇迹”——训练数据越多、模型规模越大、投入算力越多，最终得到AI模型的能力就越强。目标(biao)是构建一个通(tong)用(yong)语(yu)言模型，以GPT早期模型为代表。而“训练后(hou)扩展”涉及强化学习和人类反馈等技术，是预训练模型的“进化”，优化其在特定领域的任务表现。
随着“预训练扩展”和“训练后(hou)扩展”边际(ji)收益逐渐递(di)减，“测试时扩展”技术兴起。田丰说，“测试时扩展”的核心(xin)在于将焦点从训练阶段转移到推(tui)理阶段，通(tong)过动态控制推(tui)理过程中的计算量（如思考步长、迭(die)代次数）来优化结果(guo)。这一方法不仅降低了对预训练数据的依赖(lai)，还显著提升了模型潜力。
三者在资源分配和应用(yong)场(chang)景上各有千秋。预训练像是让AI模型去学校学习基础知识，而后(hou)训练则是让模型掌握特定工作技能，如医疗、法律等专业(ye)领域。“测试时扩展”则赋(fu)予了模型更强推(tui)理能力。
AI模型的迭(die)代还存在类似摩尔定律的现象，即能力密度随时间呈(cheng)指数级增强。刘知远(yuan)说，2023年以来，大模型能力密度大约(yue)每100天(tian)翻一番，即每过100天(tian)，只需要一半算力和参数就能实现相同能力。未来应继续(xu)推(tui)进计算系统(tong)智能化，不断追求更高能力密度，以更低成本，实现大模型高效发展。（完）